まえがき

やること

Google Analyticsで集計したデータ（ここでは１昨日の投稿ごとのページビュー）をPythonで取得してレポートを作成し、Slackに投稿してみたいと思います。
PythonはLambdaで動かします。

書くきっかけ

毎日、Google Analyticsで投稿ごとのページビューを確認しています。
スマホアプリで開いて確認したり、WEBで確認したりしています。
これをプログラムで行うことができないかと考え始め、Google Analytics Data APIというものがあることを知り、挑戦してみることにしました。

構成図

今回作成するものを構成図にすると、以下のようになると思います。

作業環境

作業環境にはAmazon Linux 2のEC2インスタンスを使用します。バージョンなどは以下のようになっています。また、Google AnalyticsはGA4を使用しています。

$ cat /etc/os-release 
NAME="Amazon Linux"
VERSION="2"
ID="amzn"
ID_LIKE="centos rhel fedora"
VERSION_ID="2"
PRETTY_NAME="Amazon Linux 2"
ANSI_COLOR="0;33"
CPE_NAME="cpe:2.3:o:amazon:amazon_linux:2"
HOME_URL="https://amazonlinux.com/"
$ cat /etc/image-id 
image_name="amzn2-ami-kernel-5.10-hvm"
image_version="2"
image_arch="x86_64"
image_file="amzn2-ami-kernel-5.10-hvm-2.0.20221103.3-x86_64.xfs.gpt"
image_stamp="b928-dd59"
image_date="20221112010958"
recipe_name="amzn2 ami"
recipe_id="5711a1a3-4075-cb3e-5910-2700-f037-ba87-de68b995"
$ python3 --version
Python 3.7.10
$ pip3 --version
pip 20.2.2 from /usr/lib/python3.7/site-packages/pip (python 3.7)

Google Analyticsの利用開始はされており、サイト（ブログやQiita）にGoogleタグを追加してイベントデータを収集は開始されている前提とします。

手順

Google Analytics Data APIを有効化する

こちらは手元の作業PCで行います。
API Quickstartにアクセスして、[Enable the Google Analytics Data API v1]のボタンをクリックします。

プロジェクトの名前を適当に入力して(ここでは"Quickstart")、[NEXT]をクリックします。

[DOWNLOAD PRIVATE KEY AS JSON]のボタンをクリックして、Google認証情報が書かれたJSONファイルをダウンロードします。
このファイルは後ほどEC2にアップロードします。

Google AnalyticsへAPI用のユーザーを追加する

先ほどダウンロードしたJSONファイルに記載されたユーザー名で、Google Analyticsに新規ユーザーを追加します。
Google Analyticsにアクセスして、[管理]の歯車をクリックします。

[アカウントのアクセス管理]をクリックします。

右上の＋ボタンから[ユーザーを追加]をクリックします。

メールアドレスを入力する欄に、先ほどダウンロードしたJSONファイルの中の、"client_email"のメールアドレスをコピペします。役割は「アナリスト」を選択して、[追加]ボタンをクリックします。

EC2にJSONファイルをアップロード

Google認証情報が記載されたJSONファイルをEC2にアップロードします。
ここではFileZillaを使用してec2-userのホームディレクトリにアップロードしました。

SlackのWebhookのURL作成

Slackでチャンネルを作成し、WebhookのURLを取得します。
Slack での Incoming Webhook の利用

パッケージダウンロード

ここからEC2インスタンスでの作業です。
Lambdaレイヤー作成のため、必要なパッケージをpipで集めます。

### Python仮想環境作成
$ python3 -m venv .venv
### Python仮想環境起動
$ source .venv/bin/activate
### pythonディレクトリ作成（Lambdaレイヤー作成のためのもの）
(.venv)$ mkdir python
### google-analytics-dataパッケージをpythonディレクトリにダウンロード
(.venv)$ pip3 install google-analytics-data -t python
Collecting google-analytics-data
  Using cached google_analytics_data-0.14.2-py2.py3-none-any.whl (108 kB)
（中略）
Collecting pyasn1>=0.1.3
  Using cached pyasn1-0.4.8-py2.py3-none-any.whl (77 kB)
Installing collected packages: protobuf, proto-plus, cachetools, pyasn1, rsa, pyasn1-modules, six, google-auth, googleapis-common-protos, urllib3, charset-normalizer, idna, certifi, requests, grpcio, grpcio-status, google-api-core, google-analytics-data
Successfully installed cachetools-5.2.0 certifi-2022.9.24 charset-normalizer-2.1.1 google-analytics-data-0.14.2 google-api-core-2.11.0 google-auth-2.15.0 googleapis-common-protos-1.57.0 grpcio-1.51.1 grpcio-status-1.51.1 idna-3.4 proto-plus-1.22.1 protobuf-4.21.10 pyasn1-0.4.8 pyasn1-modules-0.2.8 requests-2.28.1 rsa-4.9 six-1.16.0 urllib3-1.26.13
WARNING: Target directory /home/ec2-user/python/google already exists. Specify --upgrade to force replacement.
### slackwebパッケージをpythonディレクトリにダウンロード
(.venv)$ pip3 install slackweb -t python 
Collecting slackweb
  Downloading slackweb-1.0.5.tar.gz (1.3 kB)
Using legacy setup.py install for slackweb, since package 'wheel' is not installed.
Installing collected packages: slackweb
    Running setup.py install for slackweb ... done
Successfully installed slackweb-1.0.5

これで十分だと思ったのですが、実際にLambdaで動かしてみるとprotobufパッケージが無いとのエラーが出ました。
pip3 install protobuf -t pythonではダウンロードできず、pip3 install protobuf -t python --upgradeではgoogleフォルダが上書きされてしまうので、別ディレクトリにprotobufをダウンロードしてコピーしました。

### tmpディレクトリ作成
(.venv)$ mkdir tmp
### protobufパッケージをtmpディレクトリにダウンロード
(.venv)$ pip3 install protobuf -t tmp
Collecting protobuf
  Using cached protobuf-4.21.10-cp37-abi3-manylinux2014_x86_64.whl (408 kB)
Installing collected packages: protobuf
Successfully installed protobuf-4.21.10
### tmpディレクトリの中身をpythonディレクトリにコピー
(.venv)$ cp -rp tmp/* python/
### zipに固める
(.venv)$ zip -r layer.zip python
  adding: python/ (stored 0%)
  adding: python/idna/ (stored 0%)
  adding: python/idna/__init__.py (deflated 67%)
（中略）
  adding: python/slackweb-1.0.5-py3.7.egg-info/SOURCES.txt (deflated 46%)
  adding: python/slackweb-1.0.5-py3.7.egg-info/top_level.txt (stored 0%)
  adding: python/slackweb-1.0.5-py3.7.egg-info/installed-files.txt (deflated 44%)

Lambdaレイヤー作成

zipに固めたパッケージでLambdaレイヤーを作成します。

### AWS認証情報作成
(.venv)$ aws configure
AWS Access Key ID [None]: XXXXXXXXXXXXXXXXXXXX
AWS Secret Access Key [None]: ****************************************
Default region name [None]: us-east-1
Default output format [None]: 
## AWS認証情報設定
(.venv)$ export AWS_PROFILE=default
### Lambdaレイヤー作成
(.venv)$ aws lambda publish-layer-version \
    --layer-name analytics-data-slackweb \
    --zip-file fileb://layer.zip \
    --compatible-runtimes python3.7

Lambdaにアタッチするロールを作成します。

### Lambdaにアタッチするロール作成
(.venv)$ aws iam create-role \
    --role-name lambda-ex \
    --assume-role-policy-document '{"Version": "2012-10-17","Statement": [{ "Effect": "Allow", "Principal": {"Service": "lambda.amazonaws.com"}, "Action": "sts:AssumeRole"}]}'
### ロールにポリシーをアタッチ
(.venv)$ aws iam attach-role-policy \
    --role-name lambda-ex \
    --policy-arn arn:aws:iam::aws:policy/service-role/AWSLambdaBasicExecutionRole

プログラム作成

Google Analyticsのレポートを作成するプログラムのサンプルが公開されています。
Creating a Reportのサンプルプログラムを少し修正して、EC2のec2-userのホームディレクトリにlambda_function.pyとして保存しました。

from google.analytics.data_v1beta import BetaAnalyticsDataClient
from google.analytics.data_v1beta.types import (
    DateRange,
    Dimension,
    Metric,
    MetricType,
    RunReportRequest,
)
import slackweb
from datetime import datetime
from datetime import timedelta

def lambda_handler(event, context):
    """Runs the sample."""
    # TODO(developer): Replace this variable with your Google Analytics 4
    #  property ID before running the sample.
    property_id = "XXXXXXXXX" # ←Google AnalyticsのプロパティIDを記載
    report = run_report(property_id)
    check_day = (datetime.today() - timedelta(days=1)).strftime('%Y-%m-%d')
    start_char = ("#############################" + "\n"
                  "#### {0} ###############".format(check_day) + "\n"
                + "#############################"
                )
    end_char = "#############################"

    slack = slackweb.Slack(url="https://hooks.slack.com/services/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")
    slack.notify(text=start_char)
    slack.notify(text=report)
    slack.notify(text=end_char)

def run_report(property_id="YOUR-GA4-PROPERTY-ID"):
    check_day = ((datetime.today())- timedelta(days=1)).strftime('%Y-%m-%d') # 昨日の日付取得

    """Runs a report of active users grouped by country."""
    client = BetaAnalyticsDataClient()

    request = RunReportRequest(
        property=f"properties/{property_id}",
        dimensions=[Dimension(name="pageTitle")], # ページごとのタイトルを取得する
        metrics=[Metric(name="screenPageViews")], # ページごとのビュー数を取得する
        date_ranges=[DateRange(start_date=str(check_day), end_date=str(check_day))],
    )
    response = client.run_report(request)
    return print_run_report_response(response)


def print_run_report_response(response):
    """Prints results of a runReport call."""
    print(f"{response.row_count} rows received")
    for dimensionHeader in response.dimension_headers:
        print(f"Dimension header name: {dimensionHeader.name}")
    for metricHeader in response.metric_headers:
        metric_type = MetricType(metricHeader.type_).name
        print(f"Metric header name: {metricHeader.name} ({metric_type})")

    print("Report result:")
    report = ""
    for rowIdx, row in enumerate(response.rows):
        if rowIdx < 30:
            for i, dimension_value in enumerate(row.dimension_values):
                dimension_name = response.dimension_headers[i].name
                dimension_result = f"タイトル： {dimension_value.value}".strip(" | Atsushi Notes")
                print(dimension_result)
    
            for i, metric_value in enumerate(row.metric_values):
                metric_name = response.metric_headers[i].name
                metric_result = f"ビュー数： {metric_value.value}"
                print(metric_result)
        else:
            break

        report = report + dimension_result + "\n" + metric_result + "\n" + "\n"

    return report

Google AnalyticsのIDは、プロパティを選択して、[プロパティ設定]から確認できます。

Lambda関数作成

作成したlambda_function.pyとGoogle認証情報が記載されたJSONファイルをzipに固めます。

(.venv)$ zip CheckGoogleAnalytics.zip lambda_function.py Quickstart-XXXXXXXXXXXX.json 
  adding: lambda_function.py (deflated 60%)
  adding: Quickstart-XXXXXXXXXXXX.json (deflated 31%)

AWS CLIでLambda関数を作成します。

(.venv)$ aws lambda create-function \
    --function-name CheckGoogleAnalytics \
    --zip-file fileb://CheckGoogleAnalytics.zip \
    --handler lambda_function.lambda_handler \
    --runtime python3.7 \
    --role arn:aws:iam::XXXXXXXXXXXX:role/lambda-ex \
    --timeout 900 \
    --layers "arn:aws:lambda:us-east-1:XXXXXXXXXXXX:layer:analytics-data-slackweb:1" \
    --environment Variables='{GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="Quickstart-XXXXXXXXXXXX.json", TZ="Asia/Tokyo"}'

関数名は「CheckGoogleAnalytics」としました。
先ほど作成したロールをアタッチします。
タイムアウトは最大の15分にしました。
先ほど作成したレイヤーを指定します。
環境変数にキーがGOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALSで値がQuickstart-XXXXXXXXXXXX.json (Googleの認証情報が記載されたJSONファイル名)を指定します。
※lambda_function.pyと同じディレクトリにQuickstart-XXXXXXXXXXXX.jsonを保存しているので参照できます。

実行

Lambda関数を実行します。

(.venv)$ aws lambda invoke --function-name CheckGoogleAnalytics out --log-type Tail
{
    "LogResult": "（省略）", 
    "ExecutedVersion": "$LATEST", 
    "StatusCode": 200
}

無事Slackのチャンネルに投稿できました。

以上です。
最後までお読みいただきありがとうございました。
なにかの参考になれば幸いです。

参考サイト

API Quickstart
Creating a Report
API Dimensions & Metrics
Python ModuleNotFoundError: No module named 'google.analytics'
AWS LambdaでAWS CLIから関数にLayerを追加・削除する方法
 AWS CLI での Lambda の使用
 【Python】日付 datetimeの足し算・引き算
 ［解決！Python］日付や時刻をYYMMDDhhmmssなどの形式に書式化するには
 Pythonからslackに通知する方法【サンプルコードあり】